유방암 환자 혈액으로 재발 위험 조기에 예측한다
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한국기초과학지원연구원은 정영호·현주용 박사 연구팀이 유방암 환자의 혈액으로 재발 위험을 조기 예측할 수 있는 진단법을 개발했다고 7일 밝혔다.
연구팀은 유방암 환자의 혈액에서 추출한 '종양 유래 엑소좀'(tumor-derived extracellular vesicles·종양 유래 세포 외 소포) 단백질을 머신러닝 기반 알고리즘으로 분석해 'ECM1', 'MBL2', 'BTD', 'RAB5C' 등 4종의 단백질을 삼중음성유방암 재발과 예후 예측을 위한 강력한 바이오마커(체내 변화를 알아낼 수 있는 지표) 후보로 제안했다.
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![기초지원연·연세대·성신여대 공동연구팀 [한국기초과학지원연구원 제공. 재판매 및 DB 금지]](https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202507/07/yonhap/20250707101925601mqje.jpg)
(대전=연합뉴스) 박주영 기자 = 한국기초과학지원연구원은 정영호·현주용 박사 연구팀이 유방암 환자의 혈액으로 재발 위험을 조기 예측할 수 있는 진단법을 개발했다고 7일 밝혔다.
삼중음성유방암(Triple-negative breast cancer, TNBC)은 여성호르몬 수용체인 에스트로겐 수용체, 남성 호르몬 수용체인 프로게스테론 수용체, 인간 표피 성장 수용체 2(HER2)가 모두 없는 유방암으로, 표적 항암제가 작용하는 3가지 수용체가 모두 없어 다른 유방암보다 치료가 더 어렵다.
연구팀은 유방암 환자의 혈액에서 추출한 '종양 유래 엑소좀'(tumor-derived extracellular vesicles·종양 유래 세포 외 소포) 단백질을 머신러닝 기반 알고리즘으로 분석해 'ECM1', 'MBL2', 'BTD', 'RAB5C' 등 4종의 단백질을 삼중음성유방암 재발과 예후 예측을 위한 강력한 바이오마커(체내 변화를 알아낼 수 있는 지표) 후보로 제안했다.
이 4종의 단백질은 실제 삼중음성유방암 진단에서 'AUC'(Area Under the Curve·진단 모델의 성능평가 지표로 1에 가까울수록 성능이 뛰어남)가 0.986으로 높은 진단 성능을 보였으며, 90%의 민감도(양성을 양성이라고 할 확률)와 95%의 특이도(음성을 음성이라고 할 확률)를 나타냈다.
이번 연구를 통해 개발한 종양 유래 엑소좀 기반 진단법은 비침습적이면서도 신뢰성이 높아 암 진단·모니터링 도구로 활용할 수 있다고 연구팀은 설명했다.
일반 병원에서 흔히 사용하는 ELISA 방식(Enzyme-Linked Immunosorbent Assay·항체와 효소 반응을 이용해 혈액이나 체액 속에 들어 있는 특정 단백질의 양을 측정하는 방법)을 통한 교차 검증에서도 비슷한 수준의 높은 성능을 보여 임상 적용 가능성이 높다고 덧붙였다.
연세대 의대 김승일 교수·김민우 박사, 기계공학과 정효일 교수와 성신여대 바이오신약의과학부 현경아 교수팀이 공동으로 참여한 이번 연구 결과는 '세포 외 소포체 저널'(Journal of Extracellular Vesicles) 지난달 23일 자 온라인판에 실렸다.
jyoung@yna.co.kr
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